Egyelőre nem az AI-ra (Artificial Intelligence – mesterséges  intelligencia) költik el a pénzüket a CIO-k, derül ki a Gartner egy friss felméréséből. A válaszadóknak mindössze 4 százaléka nyilatkozta azt, hogy bevezettek valamilyen AI-megoldást, de 46 százalékuk mondta azt, hogy hasonló lépést tervez. A legközelebb a válaszadóknak az a 20 százaléka van ehhez, akik a közeljövőben akarnak AI-pilotot indítani.

Egyre nagyobb szerepet kapnak a neurális hálózatok is, melyek az AI kulcselemei. Az évtized végére a szervezetek 20 százalékánál felállítanak majd olyan csapatokat, melyek feladata ezeknek a hálózatoknak a felügyelete lesz.

Érthető félelmek

Az AI-tól való ódzkodás érthető. A technológia olyan sok új elemet tartalmaz, és egyelőre annyi túlzott várakozás is körüllengi, hogy időbe telik, amíg a kép letisztul, és a vállalatok átlátják a lehetőségeit, ami alapján adaptálni is tudják. Az az általános mondás ugyanis kevés – habár igaz –, hogy az AI lehetőségei végtelenek.

Az már ma is látszik, hogy a kognitív számítástechnika magasabb szintre tudja emelni az adatelemzést, és egyre inkább képes megmutatni a big datában, egyáltalán az adatvezérelt folyamatokban rejlő lehetőségeket. Például egyben tudja kezelni az IoT eszközökről és a közösségi oldalakról érkező adatokat, az üzleti és nem üzleti információkat stb.

Ráadásul a felhasználási területei is szélesek: a gyártási folyamatok vagy a biztonság javítására épp úgy felhasználható, mint a testre szabott marketingre vagy ügyfélkezelésre. Nem véletlen, hogy a vállalati szegmens legnagyobb gyártói szinte kivétel nélkül előálltak valamilyen AI-megoldással.

Ugyanakkor a Gartner szerint az sem segíti a technológiát, hogy sok esetben nem a közvetett üzleti értéket, hanem a közvetlenül elérhető pénzügyi nyereséget várnak a mesterséges intelligencia alkalmazásától. Szintén nehezíti a helyzetet, hogy az AI-val kapcsolatban mindig felmerül a lehetősége, hogy segítségével csökkenteni lehet az alkalmazottak számát.

Nem minden arany...

Az AI-projektek sikerével kapcsolatban a Gartner elég súlyos állítást fogalmaz meg. A kutatócég szerint 2022-re az ilyen projektek jelentős része, 85 százaléka bedől valamilyen probléma (az adatok, az alkalmazott algoritmusok vagy az azokat kezelő csoportok valamilyen hibás működése) miatt.

Ugyanakkor van néhány olyan ökölszabály, amely csökkenti a bevezetés kockázatait. A Gartner szerint először csak kis hatókörű projektekkel érdemes foglalkozni, és az elvárásokat sem szabad túl magasra tenni. Egy ilyen projekttől első körben legfeljebb annyit szabad elvárni eredményként, hogy például javuljanak a folyamatok, növekedjen az ügyfelek elégedettsége stb. Ezeknek a kis projekteknek az elemzésével lehet felkészülni a nagyobb bevezetésekre.

Kulcsfontosságú az is, hogyan adják el az AI-projektet az alkalmazottaknak. A legrosszabb forgatókönyv, ha a létszámcsökkentés lehetősége is felmerül, ami általában hatásos érv a vezetéségnek. A szervezet egészében azonban ez nagy ellenállást válthat ki, ami kétségessé teszi a projekt sikerét is. Ezért inkább arra kell helyezni a hangsúlyt, hogy az AI révén a az alkalmazottak nagyobb hozzáadott értékű munkát tudnak végezni: gyorsabb és hatékonyabb lesz a mindennapi munkájuk például a döntéshozatal jobb támogatása miatt.

Javítani kell az adatkezelésen, mivel az AI-projektek motorja az adat. A felmérésben a CIO-k 57 százaléka gyengének értékelte szervezete képességeit az adatbányászat területén. Ezért sokan külső szolgáltatóval oldják meg ezt a feladatot. Ez azonban hosszabb távon rossz irány lehet. A Gartner szerint a kisebb pilotok arra is alkalmasak lehetnek, hogy a külső szakértők átadják a szükséges tudást az alkalmazottaknak.